教學資源

[報名中] 具有優異性能以及適合用於人工智慧實驗室的新型1/10比例無人車

QCar 2 具有卓越的運算能力、先進的視覺系統和強化的操控性，是同類產品中功能最強大、用途最廣泛的平台，搭載 NVIDIA Jetson Orin AGX，性能可媲美全尺寸的自動駕駛車輛，成為快速、安全且符合成本效益的實驗室設備。

自動駕駛的應用型人工智慧

自駕車需要獲取駕駛人會考慮的資訊，通常更大量，並且依此採取相應的行動。以下就不同任務性質，將幾個影像處理演算法分別做介紹。

QUANSER 研究文獻與教學資源分享

我們提供了以下的研究文獻搜尋方式和教學資源，希望這些資源能對您的教學與研究有所幫助。

Quanser 電腦視覺實驗室

本文介紹 QArm 教學課程的兩個新實驗室。這兩個電腦視覺實驗室旨在向學生介紹影像的數位表示法，並讓他們熟悉使用簡單的影像濾鏡。另外，也介紹色彩空間以及識別和定位圖像中的物體，這是高級感知應用的建構模組。

引領您的未來：QUANSER自走車學生競賽

在多倫多舉行的2024美洲控制研討會 (2024 American Control Conference) 提供了一個展現創新和工程實力的舞台，並且很榮幸地由 Quanser 自走車學生競賽揭開序幕。本次活動不僅僅是一場比賽，更是年輕人思想的匯聚，為的是重新定義無人駕駛汽車的能力

新 Quanser 自主移動機器人實驗室改變機器人教育和研究

新的 QUANSER 機器人實驗室採用我們突破性的 QBot 平台，提供更多元化的研究潛力與教學新領域，期待您能參與本次的線上研討會，讓我們一起推進機器人教育和研究，激勵學生，開拓充滿活力的未來。

曼徹斯特大學 University of Manchester

過去的兩年當中 Quanser 與曼徹斯特大學 (University of Manchester) 合作，共同改造學校的控制工程課程，在短短兩年內便取得顯著的進展。我們已持續了十年的合作關係，目標是將傳統教育轉變為充滿活力、實踐性、專案導向的體驗。

即日起開始報名！控制系統理論與實驗工作坊邀您共襄盛舉

本次工作坊，您將親身體驗Quanser室內四旋翼自主飛行器Qdrone2，也被稱為航空電腦的最新研究應用；基於Quanser 機器手臂的機器人課程介紹和研究成果；全球最暢銷控制課程實驗工具Qube-Servo 的實踐課程案例

使用 Julia 進行動態系統建模、模擬和控制的應用

來自JuliaHub的Fredrik Bagge Carlson博士將探討使用Julia進行動態系統建模、模擬和控制的應用。將詳細介紹即時考慮因素(real-time considerations)，並透過在Quanser Qube 3攜帶式旋轉倒單擺上實施和分析擺動控制器的案例

東北大學 Northeastern University

當 Siami 博士開始在東北大學工作時，他必須迅速建立自己的實驗室，開始他對自主系統的研究。「作為一名年輕教授，準備好實驗設備對於立即開始我們的研究至關重要。」他還需要能夠使複雜理論變得簡單並展示它們在現實生活中如何運作的工具。「為了獲得資助，我們需要展示先進技術的實際成果。」

如何在短短數個月之中建立 ECE 專題?

著名研究員 Tolga Kaya 博士使用正確的工具在聖心大學 (Sacred Heart University) 快速建立了高品質的 ECE 專題。儘管沒有機器人或控制系統的直接背景，憑藉著創造力和熱情使他能夠制定一個創新計畫。

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